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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种动静脉内瘘血栓检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115456967B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211040375.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种动静脉内瘘血栓检测方法及装置是由刘皓挺;李亚杰设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动静脉内瘘血栓检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动静脉内瘘血栓检测方法及装置，涉及图像处理技术领域。包括：获取待检测的前臂血管图像；对待检测的前臂血管图像进行预处理；基于两阶段图像增强方法，对预处理后的前臂血管图像进行图像增强；根据自适应先验形状水平集演化APSLSE模型以及图像增强后的前臂血管图像，得到待检测的前臂血管图像的血栓分割结果，并最终采用机器学习或深度神经网络方法进行血栓类型的检测。本发明针对前臂在透析过程中浅层血管的图像分析，实现对内瘘血栓形成的预警与干预。具有采集数据直观、计算精度较高、临床应用效果较好的特点。

本发明授权一种动静脉内瘘血栓检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种动静脉内瘘血栓检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取待检测的前臂血管图像； S2、对所述待检测的前臂血管图像进行预处理； S3、基于两阶段图像增强方法，对预处理后的前臂血管图像进行图像增强； S4、根据自适应先验形状水平集演化APSLSE模型以及图像增强后的前臂血管图像，得到待检测的前臂血管图像的血栓类型检测结果； 所述S4中的根据自适应先验形状水平集演化APSLSE模型以及图像增强后的前臂血管图像，得到待检测的前臂血管图像的血栓类型检测结果包括： S41、基于自适应先验形状水平集演化APSLSE模型对图像增强后的前臂血管图像进行图像分割； S42、对图像分割后的前臂血管图像进行二值化处理，得到二值化的前臂血管图像； S43、对所述二值化的前臂血管图像进行骨架提取，得到前臂血管骨架图像； S44、沿所述前臂血管骨架图像中的血管位置截取局部图像； S45、根据所述局部图像以及训练好的支持向量机SVM模型，得到待检测的前臂血管图像的血栓类型检测结果； 或根据所述局部图像以及深度学习网络，得到待检测的前臂血管图像的血栓类型检测结果； 所述S41中的基于自适应先验形状水平集演化APSLSE模型中的能量函数，如下式1所示： 1 其中，0；0；0；R；为水平集函数；为水平集函数的正则化项；为水平集函数的长度项；为水平集函数的面积项；为水平集函数的形状约束项； 所述水平集函数的面积项，如下式2所示： 2 其中，和为系数，、R；为域；为域上的一个点；为边缘指示函数；为赫维赛德Heaviside函数；为局部二值拟合LBF的能量泛函； 所述水平集函数的形状约束项如下式3所示： 3 其中，为域；为域上的一个点；为赫维赛德Heaviside函数；为演化曲线距离函数；为先验形状轮廓曲线的距离函数。

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